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Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik

Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen

Autor	Gerald Weigert, Lothar März, Oliver Rose, Wilfried Krug
Verlag	Springer-Verlag
Erscheinungsjahr	2010
Seitenanzahl	226 Seiten
ISBN	9783642145360
Format	PDF
Kopierschutz	DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	62,94 EUR

Die simulationsgestützte Optimierung von Produktportfolios und Produktionsketten birgt großes Potenzial - Berichte über Kopplungen von Simulation und Optimierung sind aber rar. Der Band liefert erstmals deutschsprachige Anwendungsbeispiele und einen Überblick über die Möglichkeiten von Simulation und Optimierung. Anders als standardisierte Planungsansätze können mithilfe der Simulation auch dynamische Produktions- und Logistikprozesse analysiert werden. Bei gezielter Vernetzung von Logistikabläufen lassen sich so unerwünschte Liegezeiten vermeiden.

Dr.-Ing. Ing. ECL Lothar März, geb. 1965, 1987- 1993 Studium Allgemeiner Maschinenbau an der Technischen Hochschule Darmstadt sowie Ingenieurwissenschaften mit Schwerpunkt Mathematik und Informatik an der Ecole Centrale de Lyon. 1995-2001 Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und -automatisierung (IPA), Stuttgart, 2002 Promotion (Ein Planungsverfahren zur Konfiguration der Produktionslogistik). Ab 2001 in leitenden Funktionen in der Unternehmensberatung sowie bei Forschungsinstitutionen tätig. Zentraler Schwerpunkt seiner Arbeiten sind Entscheidungsunterstützungssysteme für Produktion und Logistik auf der Basis von Simulation und mathematischer Optimierung. 2010 Gründung der LOM Innovation GmbH & Co. KG in Lindau (Bodensee) als geschäftsführender Gesellschafter. Mitglied der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM), der GI sowie der Gesellschaft für Produktion und Logistik des VDI Deutschland. 2007 Gründungsmitglied und Sprecher der Arbeitsgruppe 'Simulationsbasierte Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen' in der ASIM-Fachgruppe 'Simulation in Produktion und Logistik'. Prof. Dr. - Ing. habil. Wilfried Krug, geb.1937, 1956 - 1959 Flugzeugbaustudium an der Ingenieurschule für Flugzeugbau Dresden, 1961 - 1967 Diplom - Ingenieurstudium Elektrotechnik/Technische Kybernetik an der Technischen Universität Dresden, 1975 Promotion (Modellierung und Simulation von Hermetikkompressoren), 1977 Habilitation ( Rechnergestützte Optimierung technischer Systeme). 1978 - 1986 Professur für Mathematische Kybernetik und Rechentechnik an der Ingenieur Hochschule Köthen, 1986 - 1992 Professur für Modellierung und Simulation an der Fakultät Maschinenwesen der Technischen Universität Dresden. 1990 Gründung der DUALIS GmbH IT Solution und Direktor IT-Management bis heute. Mitglied der Arbeitsgemeinschaft ASIM seit 1992 und im Vorstand bis 2000. Mitglied in mehreren nationalen und internationalen Programmkomitees und General Conference Chairman Society for Computer Simulation 1992 und 2002 in Dresden. Beiratsmitglied im VDI - Produktionstechnik von 1998 - 2008 und seit 2009 Leiter des VDI - Arbeitskreises Produktion und Logistik Dresden und Mitglied der Gesellschaft für Produktion und Logistik des VDI Deutschland. Prof. Dr. rer. nat. Oliver Rose, geb. 1966, Mathematikstudium an der Universität Würzburg, Promotion und Habilitation ('Operational Modelling and Simulation in Semiconductor Manufacturing') im Fach Informatik an der Universität Würzburg. Seit Oktober 2004 Professur für Modellierung und Simulation am Institut für Angewandte Informatik der Fakultät Informatik der TU Dresden. 2001-2003 Leitung der deutschen Beteiligung am Factory Operations Research Center Project 'Scheduling of Semiconductor Wafer Fabrication Facilities' von SRC (Semiconductor Research Corporation) und International Sematech. Aktuelle Arbeitsgebiete: Modellierung und Simulation komplexer Produktionssysteme, operative Materialflusskontrolle komplexer Produktionssysteme, Informationstechnologische Unterstützung von Simulationsprojekten. Mitglied der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM), der GI, der IEEE, des INFORMS College on Simulation, der Gesellschaft für Systems Engineering, Mitglied in mehreren nationalen und internationalen Programmkomitees. Privatdozent Dr.-Ing. Gerald Weigert, studierte Informationselektronik an der Technischen Universität Dresden und promovierte 1983 an der Fakultät Elektrotechnik. Bis 1988 war er sowohl wissenschaftlich als auch in der Industrie auf dem Gebiet der automatischen Spracherkennung tätig, wo er sich vorrangig mit Optimierungsalgorithmen und Softwareentwicklung beschäftigte. Seit 1988 arbeitet er am Institut für Aufbau- und Verbindungstechnik der Elektronik (IAVT, vormals Institut für Elektronik-Technologie) der Technischen Universität Dresden, zunächst als wissenschaftlicher Mitarbeiter und seit 2006 als Privatdozent. Seit dieser Zeit beschäftigt er sich in Forschung und Lehre mit der Modellierung, Simulation und Optimierung von Fertigungsprozessen. Er war maßgeblich beteiligt an der Entwicklung ereignisdiskreter Simulationssysteme und deren Einsatz zur prozessbegleitenden Steuerung von Fertigungsabläufen. Dr. Weigert leitet die Arbeitsgruppe 'Prozesstechnologie' am IAVT und unterhält zahlreiche Kontakte zur Industrie. Er ist Mitglied der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM) und Mitglied verschiedener Programmkomitees.

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Inhaltsverzeichnis

Vorwort	6
Gliederung des Fachbuchs	9
Inhalt	12
Autorenverzeichnis	14
Teil I	17
Einführung	17
Kapitel 1	18
Simulationsgestützte Optimierung	18
1.1 Motivation	18
1.2 Hemmnisse und Hürden	20
1.3 Zielgruppe	21
1.4 Betrachtete Planungsaufgaben	22
1.5 Logistische Zielgrößen	23
1.6 Rolle der Simulation	25
1.7 Rolle der Optimierung	26
Literatur	26
Kapitel 2	28
Simulation	28
2.1 Einführung	28
2.2 Modellbildung	31
2.3 Versuchsplanung	33
2.4 Fazit	33
Literatur	33
Kapitel 3	35
Optimierung	35
3.1 Begriffsbestimmung	35
3.2 Optimierungsverfahren	36
3.2.1 Deterministische Verfahren	36
3.2.2 Stochastische Verfahren	36
3.2.3 Evolutionäre & Genetische Verfahren	38
3.2.4 Schwellwertverfahren	39
3.2.5 Permutationsverfahren	39
3.3 Adaptive Verfahren mit Lernprozess	40
Literatur	42
Kapitel 4	43
Stellund Zielgrößen	43
4.1 Stellgrößen	43
4.2 Einfache Zielgrößen	44
4.3 Mehrfachziele	46
4.4 Komplexität von Optimierungsproblemen	51
Literatur	53
Kapitel 5	54
Kopplung von Simulation und Optimierung	54
5.1 Kopplungsarten von Simulation und Optimierung	54
5.2 Optimierung ist in die Simulation integriert	55
5.3 Simulation als Bewertungsfunktion der Optimierung	56
5.4 Simulationsergebnisse als Startwert der Optimierung	56
5.5 Optimierungsergebnisse zur Konfiguration der Simulation	57
5.6 Problemklassen	57
Literatur	58
Teil II	59
Fallbeispiele	59
Kapitel 6	60
Simulationsgestützte Optimierung von Fertigungsprozessen in der Halbleiterindustrie	60
6.1 Einleitung	60
6.1.1 Unternehmen	60
6.1.2 Wissenschaftlicher Partner	61
6.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	61
6.2 Optimierungsaufgabe	62
6.2.1 Optimierungsziel	62
6.2.2 Zusammenhänge	63
6.2.3 Stellgrößen	64
6.2.4 Problemklasse und Problemgröße	64
6.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung	65
6.3.1 Algorithmen/Systeme	65
6.3.2 Verfahrensablauf	67
6.4 System-/Modellarchitektur	68
6.4.1 Systemarchitektur	68
6.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens	68
6.5 Bewertung des Verfahrens	71
6.5.1 Ergebnisse	71
6.5.2 Einschränkungen	72
6.5.3 Alternativverfahren	72
6.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen	73
6.6.1 Herausforderungen	73
6.6.2 Erkenntnisse	73
6.6.3 Fazit und Ausblick	74
Literatur	74
Kapitel 7	75
Vorausschauende Produktionsregelung durch simulationsbasierte heuristische Optimierung	75
7.1 Einleitung	75
7.1.1 Unternehmen	75
7.1.2 Wissenschaftliche Partner	76
7.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	76
7.2 Optimierungsaufgabe	77
7.2.1 Optimierungsziel	77
7.2.2 Zusammenhänge	78
7.2.3 Stellgrößen	79
7.2.4 Problemklasse(n) – Problemgröße	79
7.3 Lösungsansatz	80
7.3.1 Algorithmen/Systeme	80
7.3.2 Verfahrensablauf	82
7.4 Systemund Modellarchitektur	82
7.4.1 Systemarchitektur	82
7.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens	83
7.5 Bewertung des Verfahrens	84
7.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität)	84
7.5.2 Einschränkungen	85
7.5.3 Alternativverfahren	85
7.6 Fazit und Ausblick	85
7.6.1 Herausforderungen	85
7.6.2 Erkenntnisse	86
7.6.3 Weitere Schritte	86
Literatur	87
Kapitel 8	88
Modellierung und Optimierung von Montageprozessen	88
8.1 Einleitung	88
8.1.1 Unternehmen	88
8.1.2 Wissenschaftlicher Partner	89
8.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	89
8.2 Optimierungsaufgabe	90
8.2.1 Optimierungsziel	90
8.2.2 Zusammenhänge	90
8.2.3 Stellgrößen	94
8.2.4 Problemklasse und Problemgröße	94
8.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung	95
8.3.1 Algorithmen/Systeme	95
8.3.2 Verfahrensablauf	95
8.4 System-/Modellarchitektur	96
8.4.1 Systemarchitektur	96
8.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens	96
8.5 Bewertung des Verfahrens	97
8.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität)	97
8.5.2 Einschränkungen	97
8.5.3 Alternativverfahren	97
8.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen	100
8.6.1 Herausforderungen	100
8.6.2 Erkenntnisse	100
8.6.3 Fazit und Ausblick	101
Literatur	101
Kapitel 9	102
Personaleinsatzund Ablaufplanung für komplexe Montagelinien mit MARTA 2	102
9.1 Einleitung	102
9.1.1 Unternehmen	102
9.1.2 Wissenschaftliche(r) Partner	103
9.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	103
9.2 Optimierungsaufgabe	103
9.2.1 Optimierungsziel	103
9.2.2 Zusammenhänge	104
9.2.3 Stellgrößen	105
9.2.4 Problemklasse(n)	105
9.2.5 Problemgröße	106
9.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung	106
9.3.1 Algorithmen/Systeme	106
9.3.2 Verfahrensablauf	106
9.4 System-/Modellarchitektur	109
9.4.1 Systemarchitektur	109
9.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens	111
9.5 Bewertung des Verfahrens	111
9.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität)	111
9.5.2 Einschränkungen	111
9.5.3 Alternativverfahren	112
9.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen	112
9.6.1 Herausforderungen	112
9.6.2 Erkenntnisse	112
9.6.3 Fazit und Ausblick	113
Literatur	113
Kapitel 10	114
Simulationsbasierte Reihenfolgeoptimierung in der Produktionsplanung und -steuerung	114
10.1 Einleitung	114
10.1.1 Unternehmen	114
10.1.2 Wissenschaftliche Partner	114
10.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	115
10.2 Optimierungsaufgabe	115
10.2.1 Optimierungsziel	115
10.2.2 Zusammenhänge	116
10.2.3 Stellgrößen	117
10.2.4 Problemklasse und Problemgröße	117
10.3 Lösungsansatz	117
10.3.1 Systemlösung und Algorithmen	117
10.3.2 Verfahrensablauf	118
10.4 System– und Modellarchitektur	118
10.4.1 Integration der Softwarekomponenten	118
10.4.2 Optimierter Planungsprozess	120
10.5 Bewertung des Verfahrens	122
10.6 Fazit und Ausblick	124
Literatur	125
Kapitel 11	126
Simulationsbasierte Optimierung der Einsteuerungsreihenfolge für die Automobil-Endmontage	126
11.1 Einführung	126
11.1.1 Unternehmen	126
11.1.2 Wissenschaftlicher Partner	126
11.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	127
11.2 Optimierungsaufgabe	128
11.2.1 Optimierungsziel	128
11.2.2 Zusammenhänge	129
11.2.3 Stellgrößen	130
11.2.4 Problemklasse	130
11.2.5 Problemgröße	131
11.3 Lösungsansatz	131
11.3.1 Optimierung mit Genetischen Algorithmen	131
11.3.2 Genetischer Algorithmus zur Auftragseinsteuerung	132
11.4 Systemund Modellarchitektur	133
11.4.1 Softwareumgebung	133
11.4.2 Modellierung des Fertigungssystems	133
11.4.3 Bewertung von Reihenfolgen	135
11.4.4 Optimierung der Reihenfolge aller Aufträge einer Schicht	136
11.4.5 Rollierende Optimierung von Teilreihenfolgen	136
11.5 Bewertung des Verfahrens	138
11.5.1 Qualität der Planungsergebnisse	138
11.5.2 Aufwand-Nutzen-Betrachtung	139
11.5.3 Alternative Ansätze	140
11.6 Fazit und Ausblick	140
Literatur	141
Kapitel 12	142
Integrierte Programmund Personaleinsatzplanung sequenzierter Produktionslinien	142
12.1 Einleitung	142
12.1.1 Unternehmen	142
12.1.2 Wissenschaftlicher Partner	143
12.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	143
12.2 Optimierungsaufgabe	146
12.2.1 Optimierungsziel	146
12.2.2 Zusammenhänge	146
12.2.3 Stellgrößen	147
12.2.4 Problemklassen	148
12.2.5 Problemgröße	149
12.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung	149
12.3.1 Algorithmen/Systeme	149
12.3.2 Verfahrensablauf	152
12.4 System-/Modellarchitektur	153
12.4.1 Systemarchitektur	153
12.4.2 Einbindung in den Planungsprozess	155
12.5 Bewertung des Verfahrens	155
12.5.1 Ergebnisse (Qualität, Laufzeit)	155
12.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen	156
Literatur	159
Kapitel 13	160
Simulationsgestützte Optimierung für die distributionsorientierte Auftragsreihenfolgeplanung in der Automobilindustrie	160
13.1 Einführung	160
13.1.1 Unternehmen	160
13.1.2 Wissenschaftliche Partner	160
13.2 Ausgangssituation und Zielsetzung	161
13.3 Optimierungsaufgabe	162
13.3.1 Optimierungsziel	162
13.3.2 Zusammenhänge	163
13.3.3 Problemklassen	166
13.3.4 Problemgröße	168
13.4 Optimierungsansatz und Problemcodierung	169
13.4.1 Algorithmen/Systeme	169
13.5 System-/Modellarchitektur	172
13.5.1 Systemarchitektur	172
13.5.2 Einbindung in den Planungsprozess	173
13.6 Bewertung des Verfahrens	175
13.6.1 Ergebnisse und Erkenntnisse	175
13.6.2 Einschränkungen	176
13.6.3 Fazit und Ausblick	176
Literatur	178
Kapitel 14	180
Optimierung einer feinwerktechnischen Endmontage auf Basis der personalorientierten Simulation	180
14.1 Einleitung	180
14.1.1 Unternehmen	180
14.1.2 Wissenschaftlicher Partner	180
14.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	181
14.2 Optimierungsaufgabe	181
14.2.1 Optimierungsziel	181
14.2.2 Zusammenhänge	182
14.2.3 Stellgrößen	183
14.2.4 Problemklasse und Problemgröße	184
14.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung	184
14.3.1 Algorithmen/Systeme	184
14.3.2 Verfahrensablauf	185
14.4 System-/Modellarchitektur	187
14.4.1 Systemarchitektur	187
14.4.2 Einbindung in den Planungsprozess des Unternehmens	188
14.5 Bewertung des Verfahrens	188
14.5.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität)	188
14.5.2 Einschränkungen	190
14.5.3 Alternativverfahren	190
14.6 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen	190
14.6.1 Herausforderungen	190
14.6.2 Erkenntnisse	191
14.6.3 Fazit und Ausblick	191
Literatur	192
Kapitel 15	193
Simulative Optimierung von Verpackungsanlagen	193
15.1 Einleitung	193
15.1.1 Unternehmen	193
15.1.2 Wissenschaftliche Partner	193
15.1.3 Ausgangssituation und Zielstellung	194
15.2 Optimierungsaufgabe	195
15.2.1 Optimierungsziele	195
15.2.2 Zusammenhänge	195
15.2.3 Stellgrößen	196
15.2.4 Problemklasse und Problemgröße	197
15.3 Lösungsansatz	197
15.3.1 Auswahl der Lösungswerkzeuge	197
15.3.2 Verfahrensablauf	197
15.4 Systemund Modellarchitektur	198
15.4.1 Systemarchitektur	198
15.4.2 Einbindung in den Lösungsprozess	198
15.5 Bewertung des Verfahrens der simulativen Optimierung	199
15.6 Fazit und Ausblick	200
Literatur	201
Kapitel 16	202
Entwurfsunterstützung von Produktions-und Logistikprozessen durch zeiteffiziente simulationsbasierte Optimierung	202
16.1 Einführung	202
16.1.1 Unternehmen	202
16.1.2 Wissenschaftlicher Partner	202
16.1.3 Ausgangssituation und Zielstellung	203
16.2 Optimierungsaufgabe	203
16.2.1 Optimierungsziel	203
16.2.2 Zusammenhänge	203
16.2.3 Stellgrößen	204
16.2.4 Problemklasse und Problemgröße	205
16.3 Lösungsansatz	205
16.4 System – und Modellarchitektur	206
16.5 Bewertung des Verfahrens	208
16.6 Fazit und Ausblick	209
Literatur	210
Kapitel 17	211
Performancevergleich zwischen simulationsbasierter Onlineund OfflineOptimierung anhand von Scheduling-Problemen	211
17.1 Einleitung	211
17.1.1 Unternehmen	211
17.1.2 Wissenschaftlicher Partner	211
17.1.3 Ausgangssituation und Zielsetzung	212
17.2 Optimierungsaufgabe	213
17.2.1 Optimierungsziel	213
17.2.2 Zusammenhänge	214
17.2.3 Stellgrößen	214
17.2.4 Problemklasse	215
17.2.5 Problemgröße	215
17.3 Optimierungsansatz und Problemcodierung	216
17.3.1 Algorithmen/Systeme	216
17.3.2 Verfahrensablauf	216
17.4 Bewertung des Verfahrens	218
17.4.1 Ergebnisse (Laufzeit, Qualität)	218
17.4.2 Einschränkungen	219
17.4.3 Alternativverfahren	220
17.5 Projektaufwand, -erkenntnisse, Kosten/Nutzen	220
Literatur	220
Herausgeber	221
Sachwortverzeichnis	223

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